P-398 Chemical risk assessment for small business: development of a tool and resources
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Small to medium sized enterprises (SMEs) employ the majority of Canadians, but find it difficult to assess the risks of the chemicals they use and to implement effective control and prevention measures. As such, there is an ongoing need to provide SMEs with easy-to-use tools to identify chemical hazards and assess the risks posed by exposure to chemical agents. Objective To develop CHAP-Risk, a software tool to assist SMEs to easily undertake health and safety risk assessments of the chemicals/hazardous products they use, and assist them to implement effective control measures. Methods We have employed a ‘User Centered Design’ approach which allows end-users to influence how the design takes shape. Our eight step development process is: (1) establish a project reference group, (2a) develop a trial version of CHAP-Risk and its training program based on an extensive review of existing tools and resources, (2b) recruit trial workplaces – 6 workplaces in Ontario were recruited to trial the tool, (3) pre-trail evaluation, (4) training, (5) workplace trial, (6) post-trial evaluation, (7) develop final versions of CHAP-Risk and the training, and (8) CHAP-risk and resources available on website for free download (by September 2021). Results The draft version of CHAP-Risk is currently being trialed by workplaces (trial to be completed in June/July 2021). Initial feedback is positive in regard to the potential benefits and application of the tool, particularly related to improving the ‘workplace contextualization’ of the WHMIS 2015 requirements. However, a number of technical improvements are currently needed to enhance the user experience. Conclusion Tools to support SMEs in undertaking chemical risk assessments are important and the current trial of CHAP-Risk indicates that it will provide SMEs with a useful tool to assist them in assessing and more safely managing their workplace chemicals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».